ЗЕЛЁНАЯ ЛОГИСТИКА И ЦИФРОВЫЕ РЕШЕНИЯ: МОДЕЛЬ ПЕРЕХОДА ПРЕДПРИЯТИЙ НА ESG-СТАНДАРТЫ
Ключевые слова:
«зеленая логистика», цифровизация, искусственный интеллект, алгоритмы, стандарты ESG, внедрение, анализ, рекомендацииАннотация
В последние годы логистика начала меняться намного быстрее, чем раньше. Причина проста: бизнесу уже недостаточно только быстро перевозить грузы и снижать расходы. Всё больше внимания уделяется тому, насколько деятельность компании влияет на экологию, условия труда и прозрачность управления. Именно поэтому тема ESG сегодня стала одной из ключевых для транспортной отрасли. В работе рассматривается, как цифровые технологии и искусственный интеллект помогают компаниям перестраивать логистику под современные экологические требования. Речь идёт не только о сокращении выбросов, но и о более рациональном использовании транспорта, топлива и человеческих ресурсов. Авторы показывают, что цифровые платформы, системы аналитики и алгоритмы машинного обучения уже сейчас позволяют отслеживать выбросы CO₂ практически в режиме реального времени, прогнозировать нагрузку на транспорт и быстрее готовить отчётность. При этом переход к такой модели остаётся сложным процессом. Многие компании сталкиваются с нехваткой качественных данных, высокими затратами на внедрение технологий и отсутствием единой цифровой среды.
Библиографические ссылки
Al-Shaer, H., & Zaman, M. (2024). ESG performance and financial stability: A meta-analysis of global markets. Research in International Business and Finance, 68, Article 102148. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2023.102148
Chen, L., & Wang, X. (2025). The evolution of ESG reporting: A comprehensive review of global standards and implementation challenges (SSRN Scholarly Paper 4981115). Social Science Research Network. https://doi.org/10.2139/ssrn.4981115
Gupta, R., & Mehta, S. (2024). AI and blockchain integration for automated ESG audits: Enhancing transparency in sustainability reporting. Journal of Cleaner Production, 442, Article 141205. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2024.141205
Müller, H., & Schmidt, F. (2025). Global sustainability disclosure standards: A comparative study of IFRS S1/S2 and ESRS frameworks. Business Ethics, the Environment & Responsibility, 34(2), 12745–12760. https://doi.org/10.1111/beer.12745
Park, J., & Lee, K. (2026). Interoperability of global ESG frameworks: Navigating the fragmentation of sustainability governance. Journal of Business Ethics, 194(1), 5892–5910. https://doi.org/10.1007/s10551-025-05892-x.
Ivanov, D., & Dolgui, A. (2025). The impact of green logistics practices on supply chain resilience: An empirical investigation. The International Journal of Logistics Management, 36(1), 215–238. https://doi.org/10.1108/IJLM-05-2024-0215.
Jensen, M., & Bakker, R. (2026). Digital twins for green port operations: Achieving zero-emission maritime logistics. Marine Policy, 172, Article 106512. https://doi.org/10.1016/j.marpol.2025.106512.
Kovács, A., & Smith, J. (2025). AI-driven route optimization for sustainable last-mile delivery in smart cities. Applied Soft Computing, 156, Article 111234. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2024.111234.
Sarkis, J., & Zhu, Q. (2024). Circular economy integration in green logistics: A framework for resource recovery and emission reduction. International Journal of Production Economics, 268, Article 109088. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2023.109088.
Zhang, Y., & Liu, Z. (2024). Decarbonizing freight transport: The strategic role of green hydrogen in heavy-duty logistics. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 182, Article 103421. https://doi.org/10.1016/j.tre.2024.103421.
Ptytsia, N., & Ptytsia, H. (2025). The Role of Artificial Intelligence in Building Adaptive and Sustainable Supply Chains. Journal of Automobile Engineering and Transport, 2(25).
ACM Digital Library. (2025). The Impact of Synergistic Effects of ESG Practices and Digital Innovation on Enhancing Organizational Resilience in the Transportation Industry
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Категории
Лицензия
Copyright (c) 2026 Ляззат Жанбаева , Балауса Сылтаубаева , Мереке Утжанова , Жанат Мусаев, Жанарбек Жақсылық
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
